JPH06259534A - Person identifying device - Google Patents

Person identifying device

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Publication number
JPH06259534A
JPH06259534A JP4302693A JP4302693A JPH06259534A JP H06259534 A JPH06259534 A JP H06259534A JP 4302693 A JP4302693 A JP 4302693A JP 4302693 A JP4302693 A JP 4302693A JP H06259534 A JPH06259534 A JP H06259534A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
authentication
feature amount
value
feature
valid
Prior art date
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Pending
Application number
JP4302693A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Akihiko Sugikawa
明彦 杉川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP4302693A priority Critical patent/JPH06259534A/en
Publication of JPH06259534A publication Critical patent/JPH06259534A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To provide a person identifying device capable of preventing the accuracy of identification from being reduced due to the influence of head posture, face expression, etc., and improving the measuring accuracy of a featured value for judging an effective frame. CONSTITUTION:The person identifying device is provided with a means 1 for inputting picture data, a means 2 for detecting a face area from the picture data, a means 3 for detecting a featured value from the face area, a means 4 for judging whether the featured value is effective or not by comparing it with a reference value, a means 6 for storing featured values judged as effective ones for plural frames, a means 7 for obtaining an identifying featured value by executing the operation of featured values for plural frames, and a means 8 for identifying a person by comparing the identifying featured value with a previously stored face featured value.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、人物の顔画像から特徴
量を抽出して認証を行なう人物認証装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a person authentication device for extracting a feature amount from a face image of a person and performing authentication.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来の人物認証装置においては、認証精
度の向上のために複数の画像データを用いて、認証にふ
さわしい画像データから特徴量を検出することを特徴と
している。図11は従来装置のブロック図を示してい
る。ここでは特徴量検出部3であらかじめ決められた特
徴量の検出を行ない、その値を有効フレーム判定部4で
判定基準値記録部10の各値と比較することにより、決
められた条件を満たす画像の選択をおこなう。そして、
画像があらかじめ決められた条件を満たす場合は、認証
用の特徴量を検出して人物の認証を行ない、また満たさ
ない場合は次の画像データの有効判定を行なう人物認証
装置である。
2. Description of the Related Art A conventional person authentication device is characterized in that a plurality of image data are used to detect a feature amount from image data suitable for authentication in order to improve authentication accuracy. FIG. 11 shows a block diagram of a conventional device. Here, the feature amount detection unit 3 detects a predetermined feature amount, and the valid frame determination unit 4 compares the value with each value of the determination reference value recording unit 10 to obtain an image satisfying the predetermined condition. Make a selection. And
When the image satisfies a predetermined condition, the person authentication device detects the characteristic amount for authentication and authenticates the person. When the image does not satisfy the predetermined condition, the person authentication device performs the validity determination of the next image data.

【0003】画像選択の条件は、撮影条件、頭の姿勢、
表情を定量的に計測し、その値が決められた条件あるい
は、その値を用いた演算結果が決められた条件を満たす
かどうかである。
The conditions for image selection are photographing conditions, head posture,
It is whether or not the facial expression is quantitatively measured and the value is determined or the calculation result using the value satisfies the determined condition.

【0004】例えば、頭の姿勢に関して正面顔を定義
し、あらかじめ決められた特徴量に対して演算を行なう
ことにより画像データの有効判定を行なう。頭の姿勢
は、図12に示す3つの動きに分解した。図12のA軸
に関しては、図13に示す口の中心から両ほほまでの距
離D1とD2を求め、比較することにより回転を検出で
きる。B軸に関しては、図13に示す左右の目の中心の
高さの位置を比較することにより検出できる。しかし、
C軸の方向の動きは、1枚の画像データからは判定でき
ず、この方向の動きにより認証精度に影響を及ぼす。
For example, a front face is defined with respect to the posture of the head, and the validity of the image data is determined by performing an operation on a predetermined characteristic amount. The posture of the head was decomposed into three movements shown in FIG. With respect to the A axis in FIG. 12, the rotation can be detected by obtaining and comparing the distances D1 and D2 from the center of the mouth to both cheeks shown in FIG. The B axis can be detected by comparing the height positions of the centers of the left and right eyes shown in FIG. But,
The movement in the C-axis direction cannot be determined from one piece of image data, and the movement in this direction affects the authentication accuracy.

【0005】あるいは、目の開閉、口の開閉の状態は、
目や口に関する特徴量の各値に最大値、最低値を設定
し、その範囲内かどうかで有効画像データの判定を行な
った。しかし、有効範囲が広いため判定の精度が十分で
はなく、認証に影響を及ぼした。このように、従来装置
では正確に有効な画像データが検出できない状態があ
り、認証精度が低下するという欠点が有った。
Alternatively, the state of opening and closing the eyes and opening and closing the mouth is
The maximum value and the minimum value were set for each value of the feature amount related to the eyes and mouth, and the effective image data was judged depending on whether or not it was within the range. However, because the effective range is wide, the accuracy of judgment was not sufficient, which affected the authentication. As described above, in the conventional apparatus, there is a state in which valid image data cannot be accurately detected, and there is a drawback in that the authentication accuracy decreases.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】上述した様に従来装置
においては、有効と判定された1枚の画像データの特徴
量からでは、頭の姿勢、表情の影響をなくすことが困難
であり、認証精度が低下するという欠点が有った。
As described above, in the conventional apparatus, it is difficult to eliminate the influence of the head posture and facial expression from the characteristic amount of one piece of image data determined to be effective, and the authentication is performed. There was a drawback that the accuracy was lowered.

【0007】本発明の目的は、頭の姿勢、表情の影響に
より生じる認証精度の低下をなくし、更に有効フレーム
判定のための特徴量の計測精度を向上させる人物認証装
置を提供することにある。
An object of the present invention is to provide a person authentication device which eliminates the deterioration of the authentication accuracy caused by the influence of the posture of the head and facial expressions and further improves the measurement accuracy of the feature quantity for determining the effective frame.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】本発明は、人物認証を行
なうための画像データをフレーム単位で入力する手段
と、前記画像データから顔領域を検出する手段と、前記
顔領域から特徴量を検出する手段と、前記特徴量を基準
値と比較することにより該特徴量が有効か否かを判定す
る手段と、有効と判定された特徴量を複数フレーム分蓄
える手段と、前記複数フレーム分の特徴量に演算を施こ
すことにより認証用特徴量を得る手段と、前記認証用特
徴量を予め記憶された顔特徴量と比較することにより当
該人物の認証を行なう手段とを具備したことを特徴とす
るものである。
According to the present invention, means for inputting image data for performing person authentication in frame units, means for detecting a face area from the image data, and detection of a feature amount from the face area. Means, a means for determining whether or not the feature quantity is valid by comparing the feature quantity with a reference value, a means for storing the feature quantity determined to be valid for a plurality of frames, and a feature for the plurality of frames A means for obtaining an authentication characteristic amount by performing a calculation on the amount, and a means for authenticating the person by comparing the authentication characteristic amount with a face characteristic amount stored in advance. To do.

【0009】更に本発明は、人物認証を行なうための画
像データをフレーム単位で入力する手段と、前記画像デ
ータから顔領域を検出する手段と、前記顔領域から特徴
量を検出する手段と、前記特徴量を基準値と比較するこ
とにより該特徴量が有効か否かを判定する手段と、有効
と判定された特徴量を複数フレーム分蓄える手段と、前
記複数フレーム分の特徴量に演算を施こすことにより前
記基準値を変更する手段と、前記顔領域から検出された
特徴量を変更された基準値と比較することにより該特徴
量が有効か否かを判定する手段と、有効と判定された特
徴量を予め記憶された顔特徴量と比較することにより当
該人物の認証を行なう手段とを具備したことを特徴とす
るものである。
Further, according to the present invention, means for inputting image data for performing person authentication in frame units, means for detecting a face area from the image data, means for detecting a feature amount from the face area, and A means for determining whether or not the feature quantity is valid by comparing the feature quantity with a reference value, a means for storing the feature quantity determined to be valid for a plurality of frames, and a calculation for the feature quantity for the plurality of frames. A unit that changes the reference value by rubbing, a unit that determines whether the feature amount is valid by comparing the feature amount detected from the face area with the changed reference value, and that the feature amount is determined to be valid. And a means for authenticating the person by comparing the feature amount with a face feature amount stored in advance.

【0010】[0010]

【作用】本発明では、有効フレーム判定により得られた
画像データの特徴量を、決められた枚数分(複数フレー
ム分)記録しておき、この値に対して演算を行ない、得
られた結果を認証に使用している。
According to the present invention, the characteristic amount of the image data obtained by the effective frame determination is recorded for a predetermined number of sheets (a plurality of frames), the value is calculated, and the obtained result is obtained. It is used for authentication.

【0011】または、得られた演算結果を用いて有効フ
レーム判定用の基準値の変更を行ない、新しい条件を満
たす画像データを選択することにより認証精度の向上を
行なう。
Alternatively, the reference value for valid frame determination is changed using the obtained calculation result, and the image data satisfying the new condition is selected to improve the authentication accuracy.

【0012】あるいは、新しい基準値により選択された
画像データの特徴量と決められた枚数分記録し、あらか
じめ決められた演算を行なう事により認証用の特徴量を
得る事により認証精度の向上を行なっている。このよう
な処理を行なう事により、頭の姿勢の変動や表情の変化
により認証精度の低下がなく、特徴量の検出精度の向上
が期待できる装置を提供できる。
Alternatively, the characteristic amount of the image data selected by the new reference value and the determined number of sheets are recorded, and a predetermined arithmetic operation is performed to obtain the characteristic amount for authentication, thereby improving the authentication accuracy. ing. By performing such processing, it is possible to provide a device in which the authentication accuracy does not decrease due to changes in the posture of the head and changes in facial expressions, and it is possible to expect improvement in the detection accuracy of the feature amount.

【0013】[0013]

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。図1は、本発明の第1の実施例の構成を示すブロ
ック図である。画像データ入力部1は、カメラから入力
された信号をディジタル信号に変換し、決められた信号
フォーマット(輝度信号、色信号等)に変換を行なう。
顔領域検出部2は、色信号を基にして画像データの中か
ら顔領域の検出を行なう。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the first exemplary embodiment of the present invention. The image data input unit 1 converts a signal input from a camera into a digital signal and converts it into a predetermined signal format (luminance signal, color signal, etc.).
The face area detection unit 2 detects a face area from the image data based on the color signal.

【0014】特徴量は検出部3は、顔領域を調べ、エッ
ジ情報を用いて図2に示す顔の特徴点の位置を検出し、
図3に示す各特徴点の位置情報、大きさ、特徴点の距離
のデータを求め有効フレーム判定部4に送る。
The feature amount detecting section 3 examines the face area and detects the position of the feature point of the face shown in FIG. 2 by using the edge information.
The position information, size, and distance of the characteristic points shown in FIG. 3 are obtained and sent to the effective frame determination unit 4.

【0015】有効フレーム判定部4では、特徴量検出部
3からのデータを用いてあらかじめ決められた演算を行
ない、その結果を判定基準値記録部10の値と比較し、
入力された画像が決められた条件を満たした画像である
かの判定を、データの比較の結果により行ない、判定結
果信号を制御部5に送る。
The effective frame determination unit 4 performs a predetermined calculation using the data from the feature amount detection unit 3 and compares the result with the value of the determination reference value recording unit 10,
It is determined whether the input image is an image satisfying a predetermined condition based on the result of data comparison, and a determination result signal is sent to the control unit 5.

【0016】制御部5は、判定結果が無効であれば、入
力指示信号を画像入力部1に送り、有効であれば、制御
部5で記録している有効画像データの枚数を増やし、有
効特徴量記録部6に特徴量記録指示信号を送り、画像入
力部1に入力指示信号を送る。また、有効画像データの
枚数が、あらかじめ決められた枚数に達したなら、認証
用特徴量演算部7に演算開始指示信号を送る。また、制
御部5は、CPUやROM、RAM等で構成され、あら
かじめ決められた処理手順に従うことによりこの装置を
動かすための信号を発生させる。有効特徴量記録部6
は、あらかじめ決められた複数フレーム分の特徴データ
を保持する手段である。
If the determination result is invalid, the control unit 5 sends an input instruction signal to the image input unit 1, and if the determination result is valid, the number of valid image data recorded by the control unit 5 is increased and the effective feature is determined. A feature quantity recording instruction signal is sent to the quantity recording section 6, and an input instruction signal is sent to the image input section 1. When the number of valid image data has reached a predetermined number, a calculation start instruction signal is sent to the authentication feature amount calculation unit 7. The control unit 5 is composed of a CPU, a ROM, a RAM, etc., and generates a signal for operating this device by following a predetermined processing procedure. Effective feature amount recording unit 6
Is a means for holding the characteristic data for a plurality of predetermined frames.

【0017】認証用特徴量演算部7では、有効特徴量記
録部6に保持されている有効特徴量(各特徴の大きさ、
位置関係等のデータ)を用いて、あらかじめ決められた
演算に基づき認証用特徴ベクトルを求め、結果を認証部
8に送る。
In the authentication feature quantity computing unit 7, the effective feature quantity (the size of each feature,
Using the data (such as the positional relationship), an authentication feature vector is obtained based on a predetermined calculation, and the result is sent to the authentication unit 8.

【0018】演算の例として、各値の決められた枚数分
の値の平均値を求めその結果を認証用のベクトルとすれ
ば、計測誤差の影響を抑圧することができる。あるい
は、得られた値を用いて、顔領域から画像データの抽出
を行ない、その値をDFFT等で周波数軸上に変換を行
ない、その値を認証用ベクトルとするシステムも考えら
れる。
As an example of the calculation, if the average value of the determined number of sheets of each value is calculated and the result is used as the authentication vector, the influence of the measurement error can be suppressed. Alternatively, a system is conceivable in which image data is extracted from the face area using the obtained value, the value is converted on the frequency axis by DFFT, etc., and the value is used as the authentication vector.

【0019】ここで、表情の影響を抑圧する演算の例
を、目の大きさの変化を表した図4、有効特徴量として
有効特徴量記録部6に記録された目の大きさの変化を表
した図5、有効特徴量のヒストグラムを示す図6を用い
て説明する。
Here, as an example of the calculation for suppressing the influence of the facial expression, FIG. 4 showing the change of the eye size, the change of the eye size recorded in the effective feature amount recording section 6 as the effective feature amount is shown. This will be described with reference to FIG. 5 which is shown and FIG. 6 which shows a histogram of the effective feature amount.

【0020】図4は、瞬きを行なったときの目の大きさ
が時間と共に変化する様子を表した図であり、縦軸は目
の大きさを、横軸は時間の変化を示す。値H1は、目の
本当の大きさ、H2およびH3は判定用基準値である。
時間t1からt2の間は、判定用基準値を満たしていな
いので、有効特徴量として、有効特徴量記録部6には記
録されず、それ以外の値は、有効な値として有効特徴量
記録部6に記録される。
FIG. 4 is a diagram showing how the size of eyes changes with time when blinking is performed. The vertical axis shows the size of eyes and the horizontal axis shows the change with time. The value H1 is the true size of the eyes, and H2 and H3 are the reference values for judgment.
From the time t1 to the time t2, since the judgment reference value is not satisfied, it is not recorded in the effective feature amount recording unit 6 as an effective feature amount, and other values are effective values and are recorded as effective value. Recorded in 6.

【0021】図5は、有効特徴量として、有効特徴量記
録部6に記録された値を示した図であり、縦軸は目の大
きさを、横軸は時間の変化を示す。記録された値と本当
の値H1と比較すると、誤差が大きい点が多数含まれて
いる。また、点Aは計測誤差であり、本来の値より大き
くなっている。このデータを元に目の大きさに関するヒ
ストグラムを作成する。
FIG. 5 is a diagram showing the values recorded in the effective characteristic amount recording section 6 as the effective characteristic amounts, in which the vertical axis represents the size of the eyes and the horizontal axis represents the change with time. Comparing the recorded value with the true value H1, many points with large errors are included. The point A is a measurement error, which is larger than the original value. A histogram of eye size is created based on this data.

【0022】図6は、有効特徴量記録部6に記録された
特徴量のヒストグラムであり、縦軸は度数を、横軸は目
の大きさの値を示す。このヒストグラムの度数を大きい
方から調べあらかじめ決められた大きさを持つ値を目の
大きさと定義する。あるいは、この値の前後の値を満た
すデータのみ平均値を求めることにより、計測誤差を少
なくした計測値を得る。
FIG. 6 is a histogram of the feature quantity recorded in the effective feature quantity recording unit 6, in which the vertical axis represents frequency and the horizontal axis represents the eye size value. The frequency of this histogram is examined from the larger one, and the value having a predetermined size is defined as the size of the eye. Alternatively, a measurement value with a small measurement error is obtained by obtaining the average value of only the data satisfying the values before and after this value.

【0023】上述した演算を認証用特徴量演算部7で行
なうことにより、認証精度の向上が期待できる。また、
以下に述べる場合は、上述の演算は、基準値演算部11
で行ない、この結果を有効フレーム判定部4に送る。
The authentication accuracy can be expected to improve by performing the above-described calculation in the authentication feature amount calculator 7. Also,
In the case described below, the above calculation is performed by the reference value calculation unit 11
And sends the result to the valid frame determination unit 4.

【0024】認証部8では、認証ベクトルと、顔特徴量
記録部9に記録されている基準値との演算を行ない、演
算結果が決められた値以下なら認証を行ない、制御部5
に認証結果信号を送り結果を出力する。
The authentication unit 8 calculates the authentication vector and the reference value recorded in the face feature amount recording unit 9, and if the calculation result is less than a predetermined value, authentication is performed, and the control unit 5
The authentication result signal is sent to and the result is output.

【0025】演算結果が決められた値以上である場合
は、認証無効信号を制御部5に送る。制御部5は、有効
画像枚数の値を0にもどし、有効特徴量記録部6のデー
タを破棄し、画像入力部1に新たな画像データを得るた
めの入力指示信号を送る。
When the calculation result is equal to or more than the determined value, the authentication invalid signal is sent to the control unit 5. The control unit 5 resets the value of the number of effective images to 0, discards the data of the effective feature amount recording unit 6, and sends the image input unit 1 an input instruction signal for obtaining new image data.

【0026】以上の様に第1の実施例によれば、顔領域
から目や口の大きさに関して有効な特徴量を複数フレー
ム分検出し、これら各特徴量の平均値を認証用特徴量と
しているため、従来装置と比べて認証率の精度を向上さ
せることができる。図7は本発明の第2の実施例の構成
を示すブロック図である。ここでは第1の実施例と異な
る点を処理手順に従って説明する。
As described above, according to the first embodiment, a plurality of frames of effective feature quantities regarding the size of the eyes and mouth are detected from the face area, and the average value of these feature quantities is used as the authentication feature quantity. Therefore, the accuracy of the authentication rate can be improved as compared with the conventional device. FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the second embodiment of the present invention. Here, the points different from the first embodiment will be described according to the processing procedure.

【0027】基準値演算11は、有効特徴量記録部6に
記録された複数フレーム分の有効特徴量に対して演算を
行ない、その結果を有効フレーム判定部4に送る。制御
部5は、有効フレーム判定部4に、判定基準値変更信号
を送る。有効フレーム判定部4は、有効フレーム判定用
の基準値をあらかじめ決められた手段に従い、変更を行
なう。制御部5は、有効フレーム枚数を0にし、画像デ
ータ入力部1に入力指示信号を送る。
The reference value calculation unit 11 calculates the effective feature amount for a plurality of frames recorded in the effective feature amount recording unit 6, and sends the result to the effective frame determination unit 4. The control unit 5 sends a determination reference value change signal to the valid frame determination unit 4. The valid frame determination unit 4 changes the reference value for valid frame determination according to a predetermined means. The control unit 5 sets the number of effective frames to 0 and sends an input instruction signal to the image data input unit 1.

【0028】以後、有効フレーム判定は、判定基準値記
録部10に記録された先の基準値ではなく、新しい基準
値を用いて行ない、この値を満たす画像データの選択を
行ない、選択された画像データの特徴量のみから認証ベ
クトルを求め、認証を行なう。ここで従来例で問題とな
った図12のC軸についての回転の検出を行なうアルゴ
リズムを、図8を用いて示す。
Thereafter, the valid frame determination is performed using the new reference value, not the previous reference value recorded in the determination reference value recording section 10, and the image data satisfying this value is selected to select the selected image. Authentication is performed by obtaining an authentication vector from only the feature amount of data. Here, an algorithm for detecting the rotation about the C-axis in FIG. 12 which is a problem in the conventional example will be described with reference to FIG.

【0029】画像入力装置は、3次元の物体が2次元に
投影された状態の画像データを入力しており、計測され
る高さ方向の値は、2次元に投影された物体の長さの計
測している。それゆえ、実際の長さをLとすると、計測
されるみかけの値L’は、物体が垂直方向となる角度を
θとすると次の式で現せる。 L’ = L COSθ
The image input device inputs image data of a state in which a three-dimensional object is projected in two dimensions, and the measured value in the height direction is the length of the object projected in two dimensions. I am measuring. Therefore, assuming that the actual length is L, the apparent value L ′ to be measured can be expressed by the following equation, where θ is the angle at which the object is in the vertical direction. L '= L COS θ

【0030】この式より、見かけの長さが最大の時、頭
が地面に対して垂直の時(Z=0)となる。故に、C軸
の回転は、有効特徴量記録部6の、図3に示す鼻長の値
から最大値を検出すれば、C軸に関して回転していない
ときの数値が得られる。
From this equation, when the apparent length is maximum, the head is perpendicular to the ground (Z = 0). Therefore, for the rotation of the C axis, if the maximum value is detected from the value of the nose length shown in FIG.

【0031】図9は認証対象となっている人物の鼻長デ
ータの変化の様子を示す図である。ここでは人物が図5
のC軸方向に頭を回転させることにより、鼻の長さに対
応したデータが時々刻々変化している様子が記録されて
いる。この中で最大値がこの人物が正面を正確に向いた
時の鼻の長さであるとみなし、この最大値のみを検出す
る。そして、この最大値を該人物の有効フレームを判定
するときの真の鼻の長さとして、基準値(一般の鼻の長
さに関するもの)を変更する。従って、これ以降は新し
い基準値より、該人物が正面を向いた時のみの画像デー
タが有効フレームとして選択されることになる。
FIG. 9 is a diagram showing how the nose length data of the person to be authenticated changes. Here, the person is
It is recorded that the data corresponding to the length of the nose changes momentarily by rotating the head in the C-axis direction. Of these, the maximum value is regarded as the length of the nose when this person faces the front accurately, and only this maximum value is detected. Then, the reference value (related to the general nose length) is changed with this maximum value as the true nose length when determining the effective frame of the person. Therefore, after that, the image data only when the person faces the front is selected as the effective frame from the new reference value.

【0032】つまりこの値を有効フレーム判定部4の新
しい基準値に設定しこの条件を満たした画像データを選
択すれば、C軸に関して回転していない画像データが得
られる。この時の画像データの特徴量を、認証ベクトル
とし、認証部8で認証を行なうことにより、C軸方向の
回転の影響を受けずに認証を行なう装置が提供できる。
図10は、本発明の第3の実施例の構成を示すブロック
図である。第1,第2の実施例と異なる点を処理手順に
従い説明する。第2の実施例と同様に、基準値演算部1
1において有効な特徴量に対して演算を行ない新しい判
定用の基準値を得る。有効フレーム判定部4は、新しい
基準値を満たす画像フレームの選択を行なう。
That is, if this value is set as a new reference value of the valid frame determination section 4 and image data satisfying this condition is selected, image data not rotated about the C axis can be obtained. By using the characteristic amount of the image data at this time as an authentication vector and performing authentication by the authentication unit 8, it is possible to provide an apparatus for performing authentication without being affected by rotation in the C-axis direction.
FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the third exemplary embodiment of the present invention. Differences from the first and second embodiments will be described according to the processing procedure. Similar to the second embodiment, the reference value calculation unit 1
In 1, the effective feature amount is calculated to obtain a new reference value for determination. The valid frame determination unit 4 selects an image frame that satisfies the new reference value.

【0033】制御部5は、有効フレーム判定部4から、
有効判定の信号を受け取れば、有効特徴量記録部6に記
録指示信号を送り、有効フレームの枚数を一枚増やし、
画像データ入力部1に入力指示信号を送る。また、有効
フレームが規定の枚数に達すると、認証用特徴量演算部
7に演算開始信号を送る。
The control unit 5 receives from the valid frame determination unit 4
When the signal of the validity determination is received, a recording instruction signal is sent to the effective feature amount recording unit 6 to increase the number of effective frames by one,
An input instruction signal is sent to the image data input unit 1. When the number of valid frames reaches the specified number, a calculation start signal is sent to the authentication feature amount calculation unit 7.

【0034】認証用特徴量演算7では、規定の枚数に達
した有効フレームの各特徴量から平均値を計算し、これ
を認証用特徴量とする。そして認証部8では予め記憶さ
れた顔特徴量と比較することにより、認証結果を得る。
In the authentication characteristic amount calculation 7, an average value is calculated from the respective characteristic amounts of the effective frames that have reached the specified number, and this is used as the authentication characteristic amount. Then, the authentication unit 8 obtains the authentication result by comparing with the face feature amount stored in advance.

【0035】つまり第3の実施例は、第1の実施例にお
ける、複数フレーム分の有効特徴量から認証用特徴量を
求る技術と、第2の実施例における、複数フレーム分の
有効特徴量から基準値を変更する技術を組み合せたもの
である。従ってこの装置を用いれば、C軸に関して回転
しないで、目や口の状態が良い画像データが選択でき、
かつ精度の良い特徴量が得られるので、従来の装置と比
較して認証率の向上した認証装置が提供できる。
That is, the third embodiment is a technique for obtaining the authentication feature amount from the effective feature amounts for a plurality of frames in the first embodiment and the effective feature amount for a plurality of frames in the second embodiment. It is a combination of technologies for changing the reference value from. Therefore, with this device, you can select image data with good eye and mouth conditions without rotating about the C-axis.
In addition, since an accurate feature amount can be obtained, it is possible to provide an authentication device having an improved authentication rate as compared with a conventional device.

【0036】[0036]

【発明の効果】本発明の人物認証装置によれば、使用者
の姿勢や表情の変化に対しても特徴量の検出が精度良く
行なわれる。従って今後のセキュリティシステム等にお
いて各使用者毎の認証率が向上するという効果が得られ
る。
According to the person authenticating apparatus of the present invention, the feature amount can be detected with high accuracy even when the posture or facial expression of the user is changed. Therefore, in the future security system or the like, the effect that the authentication rate for each user is improved can be obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 本発明の第1の実施例の全体構成を示す図。FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a first embodiment of the present invention.

【図2】 顔の特徴点を示す図。FIG. 2 is a diagram showing facial feature points.

【図3】 顔の特徴量を示す図。FIG. 3 is a diagram showing a feature amount of a face.

【図4】 目の大きさが時間と共に変化した様子を示す
図。
FIG. 4 is a diagram showing how the size of eyes changes with time.

【図5】 有効特徴量として目の大きさが時間と共に変
化した様子を示す図。
FIG. 5 is a diagram showing how the size of eyes as an effective feature amount changes with time.

【図6】 目の大きさの時間変化に対するヒストグラム
を示す図。
FIG. 6 is a diagram showing a histogram with respect to changes in eye size over time.

【図7】 本発明の第2の実施例の全体構成を示す図。FIG. 7 is a diagram showing an overall configuration of a second embodiment of the present invention.

【図8】 頭部のC軸方向の回転を求めるためのパラメ
ータを示す図。
FIG. 8 is a diagram showing parameters for obtaining rotation of the head in the C-axis direction.

【図9】 頭部のC軸方向の回転に伴なう鼻長の変化の
様子を示す図。
FIG. 9 is a diagram showing how the nose length changes with the rotation of the head in the C-axis direction.

【図10】 本発明の第3の実施例の全体構成を示す
図。
FIG. 10 is a diagram showing the overall configuration of a third embodiment of the present invention.

【図11】 従来例の全体構成を示す図。FIG. 11 is a diagram showing an overall configuration of a conventional example.

【図12】 頭部の3方向の回転を示す図。FIG. 12 is a diagram showing the rotation of the head in three directions.

【図13】 頭部のA軸・B軸方向の回転を求めるため
のパラメータを示す図。
FIG. 13 is a diagram showing parameters for obtaining rotation of the head in the A-axis and B-axis directions.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…画像データ入力部 2…顔領域検出部 3…特徴量検出部 4…有効フレーム判定部 5…制御部 6…有効特徴量記録部 7…認証用特徴量演算部 8…認証部 9…顔特徴量記録部 10…判定基準値記録部 11…基準値演算部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image data input unit 2 ... Face area detection unit 3 ... Feature amount detection unit 4 ... Effective frame determination unit 5 ... Control unit 6 ... Effective feature amount recording unit 7 ... Authentication feature amount operation unit 8 ... Authentication unit 9 ... Face Feature amount recording unit 10 ... Judgment reference value recording unit 11 ... Reference value calculation unit

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】人物認証を行なうための画像データをフレ
ーム単位で入力する手段と、前記画像データから顔領域
を検出する手段と、前記顔領域から特徴量を検出する手
段と、前記特徴量を基準値と比較することにより該特徴
量が有効か否かを判定する手段と、有効と判定された特
徴量を複数フレーム分蓄える手段と、前記複数フレーム
分の特徴量に演算を施こすことにより認証用特徴量を得
る手段と、前記認証用特徴量を予め記憶された顔特徴量
と比較することにより当該人物の認証を行なう手段とを
具備したことを特徴とする人物認証装置。
1. A unit for inputting image data for performing person authentication in frame units, a unit for detecting a face area from the image data, a unit for detecting a feature amount from the face region, and a unit for calculating the feature amount. A means for determining whether or not the feature quantity is valid by comparing with a reference value; a means for storing the feature quantity determined to be valid for a plurality of frames; and a calculation for the feature quantity for the plurality of frames. A person authentication apparatus comprising: a means for obtaining an authentication characteristic amount; and a means for authenticating the person by comparing the authentication characteristic amount with a face feature amount stored in advance.
【請求項2】人物認証を行なうための画像データをフレ
ーム単位で入力する手段と、前記画像データから顔領域
を検出する手段と、前記顔領域から特徴量を検出する手
段と、前記特徴量を基準値と比較することにより該特徴
量が有効か否かを判定する手段と、有効と判定された特
徴量を複数フレーム分蓄える手段と、前記複数フレーム
分の特徴量に演算を施こすことにより前記基準値を変更
する手段と、前記顔領域から検出された特徴量を変更さ
れた基準値と比較することにより該特徴量が有効か否か
を判定する手段と、有効と判定された特徴量を予め記憶
された顔特徴量と比較することにより当該人物の認証を
行なう手段とを具備したことを特徴とする人物認証装
置。
2. A means for inputting image data for performing person authentication in frame units, a means for detecting a face area from the image data, a means for detecting a feature amount from the face area, and the feature amount. A means for determining whether or not the feature quantity is valid by comparing with a reference value; a means for storing the feature quantity determined to be valid for a plurality of frames; and a calculation for the feature quantity for the plurality of frames. A means for changing the reference value, a means for determining whether or not the feature amount is valid by comparing the feature amount detected from the face area with the changed reference value, and a feature amount determined to be valid And a means for authenticating the person by comparing with a face feature amount stored in advance.
【請求項3】前記変更された基準値と比較して有効と判
定された特徴量を複数フレーム分蓄えて、これら特徴量
に演算を施こすことにより、認証用特徴量を得る手段を
更に備え、前記認証を行なう手段は前記認証用特徴量と
予め記憶された顔特徴量とを比較するものである請求項
2記載の人物認証装置。
3. A means for accumulating a plurality of frames of feature quantities determined to be valid by comparing with the changed reference value and performing an arithmetic operation on these feature quantities to obtain an authentication feature quantity. 3. The person authentication device according to claim 2, wherein the means for performing authentication compares the authentication feature amount with a face feature amount stored in advance.
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